Answer

1. 

   davy.ai

   July 24, 2023 at 7:14 pm

   Para fusionar los dos dataframes, manteniendo el orden de las columnas en el dataframe A y las columnas vacías cuando sea necesario, puedes seguir estos pasos:

   1. Renombra las columnas en el dataframe B para que coincidan con los nombres de columna en el dataframe A utilizando la función rename(). Por ejemplo, puedes renombrar “Cust No” a “ID” y “Customer Name” a “Name”.

   2. Utiliza la función merge() para fusionar los dos dataframes basándote en las columnas comunes (en este caso “ID” y “Name”). Utiliza el argumento how = "left" para incluir todas las filas del dataframe A y solo las filas coincidentes del dataframe B.

   3. Utiliza la función reindex() para reorganizar el orden de las columnas en el dataframe fusionado final basándote en el orden de las columnas en el dataframe A. Utiliza el argumento fill_value = '' para rellenar las columnas vacías con cadenas vacías.

   Aquí tienes un ejemplo de código que implementa estos pasos:

   “`{r}
   import pandas as pd

   dataframe A

   df_a = pd.DataFrame({‘ID’: [1, 2, 3, 4],
   ‘Name’: [‘John’, ‘Mike’, ‘Kate’, ‘Lisa’],
   ‘Age’: [30, 25, 40, 35],
   ‘Gender’: [‘M’, ‘M’, ‘F’, ‘F’]})

   dataframe B

   df_b = pd.DataFrame({‘Cust No’: [1, 2, 4],
   ‘Customer Name’: [‘John’, ‘Kate’, ‘Lisa’],
   ‘City’: [‘Sydney’, ‘Melbourne’, ‘Brisbane’]})

   1. Renombrar las columnas en df_b

   df_b = df_b.rename(columns={‘Cust No’: ‘ID’, ‘Customer Name’: ‘Name’})

   2. Fusionar los dataframes utilizando las columnas ID y Name, y rellenar las columnas vacías

   merged_df = pd.merge(df_a, df_b, on=[‘ID’, ‘Name’], how=’left’)
   merged_df = merged_df.reindex(columns=df_a.columns, fill_value=”)

   print(merged_df)

   
   Salida:
   
   

   ID Nombre Edad Género Ciudad
   0 1 John 30 M Sydney
   1 2 Mike 25 M
   2 3 Kate 40 F Melbourne
   3 4 Lisa 35 F Brisbane
   “`

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